但近日，萊斯大學、螞蟻集團和英特爾等機構的研究者發表了一篇論文，表明了在消費級 CPU 上執行的 AI 軟體，其訓練深度神經網路的速度是 GPU 的 15 倍...

LeCun提出的網路稱為LeNet5（效果和paper等的連結在這），其網路結構如下：這是一個最典型的卷積網路，由卷積層、池化層、全連線層組成，透過巧妙的設計，利用卷積、引數共享、池化等操作提取特徵，避免了大量的計算成本，最後再使用全連線神...

猜畫原理技術不難，難的是資料庫我們先簡單介紹一下這款小程式遊戲的玩法：系統給出一個需要畫的詞語，通常是名詞，在20秒的時間內，使用者畫AI猜，猜中即可進入下一輪...

”大會主席王健教授表示，中國石油大學（華東）高度重視大資料、人工智慧、物聯網等學科的發展，以理學院、青島軟體學院、計算機科學與技術學院以及相關學科為基礎搭建面向應用數學、軟體、人工智慧領域的研究機構，大力開展相關研究和校企合作...

訓練兩個深度學習模型：第一個模型是使用 Keras 和 TensorFlow 從頭開始端到端的流程，另一個模型使用是已經在大型資料集上預訓練好的神經網路...

（在無監督學習中，主要任務是找到資料本身的規律而不是對映）總結一般的機器學習做法是：根據演算法的適用場景，挑選適合的演算法模型，確定目標函式，選擇合適的最佳化演算法，透過迭代逼近最優值，從而確定模型的引數...

5，也就是權重矩陣為那麼此時神經網路每一層的啟用函式的值將以指數級下降，它是與網路層數數量相關的函式，那麼最終的y^就會特別小這裡只是討論了啟用函式以與相關的指數級數增長或下降，它也適用於與層數相關的導數或梯度函式，也是呈指數級增長或呈指數...

為了更好地理解該系統，作者進行了一項消融研究，其中系統的不同部分被移除 - 例如，移除CNN的一個或兩個完全連線的層導致效能損失驚人地少...

但眼考勤雲系統透過人工智慧一體機將軟硬體進行協同最佳化和設計，人工智慧解決方案將視覺技術、機器學習與系統算力，演算法，資料相搭配，賦能硬體裝置，進而能更好滿足更多企業在算力、功耗，以及靈活性、通用性上的滿足企業差異化需求，可以幫助企業高效率...

目錄基於雙向圖卷積神經網路的社交媒體上謠言檢測用於連續手語識別的時空多線索網路基於屬性特定嵌入網路的細粒度服裝相似性學習混合圖神經網路在人群計數中的應用使用衛星影象中的目標檢測生成可解釋的貧困地圖 基於雙向圖卷積神經網路的社交媒體上謠言檢測...

作者：［印度］ Prakash、Achyutuni Sri Krishna Rao譯者： 王洋洋書籍簡介：本書介紹使用 R 語言和深度學習庫 TensorFlow、H2O 和 MXNet 構建不同的深度學習模型的方法和原理...

類似地，如圖7（b）所示，Wang等人［50］提出了圖注意力機制來從影象中識別社交關係，首先根據大規模影象資料集構建了一個描述社交關係和目標共現的知識圖譜，然後採用門控圖神經網路（Gated Graph Neural Network，GGN...

更新操作如下圖所示：輸出門：更新完細胞狀態後需要根據輸入的 和 來判斷輸出細胞的哪些狀態特徵，這裡需要將輸入經過一個稱為輸出門的sigmoid層得到判斷條件，然後將細胞狀態經過tanh層得到一個-1~1之間值的向量，該向量與輸出門得到的判斷...

訓練RNN和LSTM的噩夢RNN和LSTM的訓練是困難的，因為它們需要儲存頻寬繫結計算，這是硬體設計者最糟糕的噩夢，最終限制了神經網路解決方案的適用性...

從上面的例子可以看到，迴圈神經網路中梯度消失和梯度爆炸問題產生的根本原因，是由於引數共享導致的...

學習近似運算元的深度學習網路可用於一次求解所有相似的偏微分方程，並針對一系列初始條件和邊界條件以及物理引數對相同現象進行建模...

「來源： ｜MATLAB的科學與工程應用 ID：gh_60b944f6c215」這是一個輕量級、多功能且純粹基於Matlab的深度學習框架...

在 20 世紀 80 年代初期，福島邦彥並非獨自一人在此領域進行探索，北美的一些團隊也在進行著積極的探索，例如心理學家傑伊·麥克萊蘭德（Jay McClelland）和戴夫·魯梅爾哈特（David Rumelhart），還有生物物理學家約翰...

以強大的卷積神經網路（CNN）為例，經過訓練的 CNN 可以完成一系列複雜任務，甚至比人類完成得還要出色，但最近的研究表明，CNN 只能在非常有限的條件下區分兩個簡單的圖案是否相同...

採用高階、更強大的 k-WL 測試可以實現具有高計算複雜度的圖神經網路，此時網路涉及非區域性操作，而在實際應用程式中，這是不實用的...